声纳图像匹配与融合的关键问题研究

In the course of human exploiting the ocean, the forward looking sonar is becoming a research focus as one of the important sonar devices. In this project, the studies on sonar image matching and fusion are investigated to improve the capability of sonar detection and recognition. Also, the image matching and fusion software is developed to detect the large target in a wide horizontal sector, decrease the noise of sonar image and repair target area of sonar image. Combined with the features of sonar image, some key issues about image matching and fusion are discuessed as follows: First, the sonar image registration was studied on the base of mutual information technology, so we could overcome the shortcomings in traditional mutual information registration method and obtain ideal registration results by optimization algorithm. Second, on the base of image local invariant features, the sonar image registration was studied to accelerate the speed of features matching. Finally, sonar image fusion was implemented combining with some new technology such as wavelet transform and compressed sensing. The results of this project can serve a variety of underwater acoustics engineering applications, and lay the foundation for visualization of underwater operations.

随着人类对海洋开发的不断深入，前视声纳作为一种重要的水声探测设备已逐渐成为研究的热点。为提高前视声纳对目标的探测与识别能力，本项目通过对基于声纳图像的匹配和融合技术的研究，研制开发出针对水下探测典型需求的图像匹配与融合软件，实现水下目标的大范围宽视角探测，以及图像降噪与目标区域修复。项目结合前视声纳成像特点，展开声纳图像匹配和融合中若干关键问题的研究。首先，讨论基于图像灰度的声纳图像的配准问题，以互信息技术为支撑，克服传统互信息配准方法中存在的缺点，并对配准算法进行优化，得到较为理想的配准结果。其次，着重对基于图像特征的声纳图像配准进行研究，以局部不变特征为基础开展特征匹配的快速算法研究。最后，结合新型小波变换和压缩感知等新技术提出适合声纳图像的融合方法。本项目通过对声纳图像的处理提高前视声纳的探测能力，研究成果可为各种水声工程应用服务，并为水下作业的可视化奠定基础。

随着人类对海洋开发的不断深入，前视声纳作为一种重要的水声探测设备已逐渐成为研究的热点。本项目旨在为提高前视声纳对目标的探测与识别能力，通过对基于声纳图像的匹配和融合关键问题的研究，实现水下目标的大范围宽视角探测，以及图像降噪与目标区域修复。结合前视声纳成像特点，展开声纳图像匹配和融合中若干关键问题的研究。主要研究内容包括前视声纳图像配准，前视声纳图像融合和前视声纳图像拼接技术。项目取得以下重要成果：.首先研究并实现基于互信息的前视声纳图像配准算法以及算法优化，主要讨论基于图像灰度的声纳图像配准问题，以互信息为支撑，克服传统互信息配准方法中存在的缺点，并对配准算法进行优化，得到较为理想的配准结果；其次，基于FFT特征的声纳图像配准算法，着重对基于图像特征的声纳图像配准进行研究，以局部不变特征为基础开展特征匹配的快速算法研究；最后，研究前视声纳图像融合算法和声纳图像宽视角探测、多帧图像降噪和目标区域修复等技术，结合新型小波变换和压缩感知等新理论提出适合声纳图像的融合方法。该项目共培养博士6人，已毕业4人，在读2人。培养硕士4人，均已毕业。共申请发明专利10项，已授权6项，发表论文14篇，其中SCI和EI论文11篇。本项目通过对声纳图像匹配与融合中关键问题的研究提高前视声纳的探测能力，研究成果可为各种水声工程应用服务，并为水下作业的可视化奠定基础。